消費行動データからの潜在的消費需要予測によるサービス最適化

通过消费行为数据预测潜在消费需求，优化服务

基本信息

批准号：
22K12273
负责人：
武藤敦子
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Nagoya Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2026-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

本研究は、POSデータ等の飲食店舗内で取得可能なデータを利用し、非負値多重行列因子分解や決定木学習などのデータマイニング手法を応用し包括的に分析することで消費者の潜在的消費ニーズを捉え、変動の多いwithコロナ時代においても安定して店舗と顧客双方の満足度を向上させるシステムを構築することを目的としている。研究実施計画で挙げた3つの研究課題毎に実績を報告する。【研究課題①サービスの品質・価値の見える化】　POSデータから得られるサービスの品質・価値について議論を行い、サービス提供時間、店内滞在時間などの分析の可能性を発見した。次年度以降の研究課題としたい。【研究課題②包括的消費パターン抽出・分類による潜在消費需要予測】対象とする全店舗のPOSデータを用いて非負値行列因子分解によって注文傾向を算出し店舗のクラスタリングを行う手法を開発した。研究成果については、研究会にて1件発表を行った。【研究課題③顧客の消費行動予測による店舗運営最適化】POSデータを用いて飲食店における追加オーダーの商品推薦システムを構築した。従来の協調フィルタリングには欠けていた注文時間を考慮した商品推薦手法を提案し、実際のデータを用いて有効性を確認した。研究成果については、次年度の人工知能学会全国大会へ投稿した。

本研究利用POS数据等餐厅可以获得的数据，并应用非负多重矩阵分解和决策树学习等数据挖掘技术来全面分析消费者的潜力，旨在构建一个捕捉消费需求的系统。即使在动荡的冠状病毒时代，也能稳定提高商店和顾客的满意度。将报告研究实施计划中列出的三个研究主题的结果。 [研究课题1：服务质量和价值的可视化] 我们讨论了从POS数据中获得的服务质量和价值，并发现了分析服务提供时间、在商店花费的时间等的可能性。我想将此作为明年及以后的研究主题。 [研究主题②通过综合消费模式提取和分类来预测潜在消费需求] 我们开发了一种通过使用所有目标商店的 POS 数据通过非负矩阵分解计算订单趋势来对商店进行聚类的方法。关于研究结果，在研究组做了一个报告。 [研究主题3：通过预测顾客消费行为来优化商店运营] 我们利用POS数据构建了餐厅加单的产品推荐系统。我们提出了一种考虑订单时间的产品推荐方法，这是传统协同过滤所缺乏的，并使用实际数据证实了其有效性。研究成果已提交给明年的日本人工智能学会全国会议。